摘要
近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，大气污染问题日益突出，其中PM2.5作为主要的大气污染物之一，对人体健康和生态环境造成了严重危害。
因此，准确估算PM2.5浓度及其时空分布特征，对于制定有效的空气污染防治措施具有重要意义。
本文以武汉城市圈为例，基于遥感和地理加权回归模型，对武汉城市圈PM2.5浓度进行估算，并分析其时空变化特征，旨在为武汉城市圈空气质量改善提供科学依据。
关键词：PM2.5；遥感；地理加权回归模型；武汉城市圈；时空分布
1.1PM2.5PM2.5是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物，也称为细颗粒物。
PM2.5粒径小，富含大量的有毒、有害物质，在大气中的停留时间长、输送距离远，能够进入人体呼吸系统甚至血液，对人体健康和大气环境质量影响很大。
1.2遥感技术遥感技术是指不直接接触目标物体，而是利用传感器接收目标物体反射或发射的电磁波信息，经过数据处理、分析和解译，识别目标物体的性质及其变化的技术。
遥感技术具有覆盖范围广、观测频率高、获取信息快等优点，在大气环境监测中发挥着越来越重要的作用。
1.3地理加权回归模型地理加权回归模型（GWR）是一种基于空间局部性的空间统计分析方法，它在普通线性回归模型的基础上，加入了空间权重矩阵，使得模型参数能够随着空间位置的变化而变化，从而更好地反映地理现象的空间非平稳性。
GWR模型已被广泛应用于环境、生态、经济等领域的空間分析中。
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